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重磅!DeepMind开源强化学习框架OpenSpiel

作者: Jansfer

时间: 2019-08-30 13:40

经过强化学习(Reinforcement Learning)的人工智能训练技术,不仅能够击败世界扑克冠军还能指导自动驾驶汽车。总而言之,在各个领域,强化学习都起着至关重要的作用。

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图片来源:DeepMind

近日,Alphabet旗下的DeepMind的研究人员描述了一个面向游戏的强化学习框架,称为OpenSpiel,最近发布在Arxiv.org上。OpenSpiel的核心是一系列学习环境和算法,它是用于研究一般强化学习,游戏中的搜索、规划,分析学习动态和其他常见评估指标的工具。

OpenSpiel 旨在许多不同的游戏中促进多智能体强化学习,重点是学习,而不是竞争;而且,该框架的建设基于两个重要标准,即简单和轻量——简单主要体现在编程语言方面,即便是来自不同领域的研究人员也能轻易理解;轻量则体现在 OpenSpiel 将依赖关系保持在最低限度,降低了出现兼容性问题的可能性。

OpenSpiel 框架中包含了28 款游戏和 24 种算法。支持多种博弈方式的游戏,包括常和博弈、零和博弈、协调博弈和一般博弈。

在编程语言方面,OpenSpiel 的游戏通过 C++ 来实现、算法则通过 C++ 和 Python 来实现,代码的一个子集也被移植到 Swift。

目前,OpenSpiel 只在 Linux 系统上进行了测试(Debian 10 和 Ubuntu 19.04),但由于 MacOS 和 Windows 上可自由使用代码,Openspiel 在这些平台上编译和运行时应该也不会出现问题。

参考:https://venturebeat.com/2019/08/27/deepmind-details-openspiel-a-collection-of-ai-training-tools-for-video-games/

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